Verlagen wird seit Jahren eingeredet, Personalisierung sei der Schlüssel zu sinkendem Engagement und dem Kampf um loyale Kundenbeziehungen. Dennoch geben 84 % zu, weiterhin generische Kampagnen zu schalten. Laut dem Forrester CX Index 2025verschlechterten sich die Kundenzufriedenheitswerte von 21 % der Unternehmen weltweit im letzten Jahr, während sich nur 6 % verbesserten. Die Branche hat ein Jahrzehnt lang in Personalisierungstechnologien investiert. Die Ergebnisse deuten darauf hin, dass etwas Grundlegenderes nicht stimmt.
Hinter den Kulissen liegt das Problem im Arbeitsablauf.
Die Branche hat das falsche Problem gelöst
Wenn Personalisierung scheitert, liegt der erste Impuls darin, mehr Technologie einzusetzen: bessere KI, umfangreichere Daten und ausgefeiltere Segmentierung. Doch in Gesprächen mit den Teams, die diese Technologien nutzen, sehe ich immer wieder dasselbe Muster: Die Tools selbst sind nicht das Problem, sondern die Organisationsstruktur, die sie umgibt. Diejenigen, die Personalisierungsplattformen kaufen, sind selten diejenigen, die Inhalte erstellen. Diejenigen, die Zielgruppensegmente einrichten, verstehen selten, warum ein bestimmter Text so verfasst wurde, wie er verfasst wurde. Und die Redakteure, die täglich Inhalte veröffentlichen, haben selten Einblick in all das.
Das ist das Ergebnis der Art und Weise, wie Technologie-Stacks aufgebaut wurden: Werkzeug für Werkzeug, Team für Team, jede Schicht hinzugefügt, um ein spezifisches Problem zu lösen, ohne dass jemand innegehalten und hinterfragt hat, ob das Gesamtsystem tatsächlich relevante Nutzererlebnisse bietet. Immer häufiger ist das nicht mehr der Fall.
Fragmentierte Technologie-Stacks haben sich als Belastung erwiesen, und das Problem verschärft sich
Weniger diskutiert wird, warum sich das Fragmentierungsproblem verschlimmert statt verbessert, obwohl Unternehmen weiterhin in Personalisierungstechnologien investieren.
Jedes neue Werkzeug, das dem Werkzeugstapel hinzugefügt wird, erzeugt einen neuen Übergabepunkt
Das Marketingteam kauft eine Personalisierungsplattform. Ein separates Team konfiguriert die Segmente und Trigger. Die Redakteure arbeiten weiterhin im CMS, als gäbe es diese Plattform nicht. Was als Koordinationsproblem beginnt, entwickelt sich zu einem organisatorischen: unterschiedliche Teams, unterschiedliche Prioritäten, unterschiedliche Definitionen von „personalisiert“. Mit der Zeit wird die Personalisierung nur noch für Kampagnen mit hoher Priorität durchgeführt, da die erforderliche teamübergreifende Koordination für alle anderen Kampagnen zu teuer ist. Alle anderen Inhalte werden unverändert an alle Empfänger ausgeliefert.
Das Geschwindigkeitsproblem verschärft die Situation noch zusätzlich
Besucher treffen Entscheidungen in Sekundenschnelle und erwarten kontextbezogene, relevante Erlebnisse, wie sie sie täglich von sozialen Medien und KI-Tools kennen. Dennoch basieren die meisten Kampagnen immer noch auf starren Zeitplänen statt auf Echtzeit-Interaktion. Ein Besucher, der eine Seite bereits dreimal besucht hat, benötigt ein anderes Erlebnis als ein Erstbesucher. Jemand, der beim Bezahlvorgang zögert, braucht Bestätigung, kein generisches Banner. Bis eine Kampagne optimiert und die richtige Botschaft formuliert ist, ist der richtige Moment oft schon vorbei.
Dann kommt die KI
Die Annahme ist, dass KI die Lücke bei der Personalisierung schließt, indem sie automatisiert, was Menschen in großem Umfang nicht leisten können. Doch KI behebt fragmentierte Daten nicht, sondern verstärkt sie. Wenn Inhalte über mehrere Systeme verstreut sind und es keine zentrale Datenquelle gibt, veralten sie. Besucher erhalten unterschiedliche Botschaften, je nachdem, über welchen Kanal sie gekommen sind. Datensignale sind unvollständig oder veraltet. Wenn KI dann noch zusätzlich Nutzererfahrungen orchestriert, verbreiten sich fehlerhafte Ergebnisse schneller und weiter, als es ein Redakteur jemals korrigieren könnte.
Die Frage, die die Branche nicht stellt
Die richtige Frage lautet nicht „Wie erhalten wir bessere Daten?“ oder „Wie machen wir KI intelligenter?“. Sie lautet vielmehr: Warum sind die Personen, die Inhalte erstellen, von den Systemen getrennt, die bestimmen, wie diese Inhalte Ihre Zielgruppe erreichen?
Content-Governance – also das Wissen darüber, welche Inhalte existieren, wo sie gespeichert sind, wem sie gehören und ob sie aktuell sind – ist die Grundlage für Personalisierung im großen Stil. Nicht als reine Compliance-Maßnahme, sondern als operative Basis, auf der alles andere aufbaut. Ohne sie erzielt jede Investition in Personalisierungstechnologie sinkende Erträge, da die Daten unzuverlässig sind und die Personen, die den Leser am nächsten stehen, nicht auf Basis ihrer Kenntnisse handeln können.
Die strukturelle Lösung ist kein weiteres Werkzeug. Sie besteht darin, Inhalte, Daten und KI im selben Workflow zu verknüpfen, sodass Redakteure – also diejenigen, die Zielgruppe, Tonfall und Inhalte verstehen – direkt zum Zeitpunkt der Veröffentlichung gezielte Entscheidungen treffen können.
Ein praktisches Beispiel: Personalisierung für einen deutschen Verlag
Einer der größten deutschen Verlagskonzerne mit über 40 Imprints steht vor einer ähnlichen Herausforderung im großen Stil: 2.500 neue Titel pro Jahr und ein Katalog, der über Genres, Lesergruppen und sich ständig ändernde Markttrends hinweg relevant bleiben muss.
Ihre Vision war von Anfang an klar: eine skalierbare, modulare Content-Plattform, die Echtzeit-Publishing, nutzerzentrierte Personalisierung und die tiefe Integration mit Geschäftssystemen wie Salesforce CRM ermöglicht. Da im Publishing-Bereich das Timing entscheidend ist, musste die Grundlage von Beginn an ein System schaffen, in dem Inhalte, Daten und das Verhalten der Zielgruppe optimal zusammenwirken.
Die Plattform CoreMedia Experience Platform, ein CMS mit integrierten Personalisierungsfunktionen, aktualisiert Bestsellerstatus, Preise und Kategorienstrukturen in Echtzeit. Nutzerinteraktionen, Follower, Lesezeichen und Newsletter-Anmeldungen fließen direkt in das CRM ein, um Zielgruppen zu segmentieren und so relevante und zeitnahe Benachrichtigungen und Kampagnen zu gewährleisten. Redaktionsteams können Inhalte direkt im jeweiligen Beitrag mit Autorenbiografien, Veranstaltungshinweisen und Auszeichnungen anreichern, ohne diese von Grund auf neu erstellen oder das Tool wechseln zu müssen. Personalisierung wurde erst dann praktikabel, als sie nicht mehr als separater Arbeitsablauf, sondern als integraler Bestandteil der Content-Erstellung und -Veröffentlichung betrachtet wurde.
Personalisierung sollte so einfach sein wie das Veröffentlichen
Die Diskussion dreht sich oft darum, was Personalisierungstools leisten können, was KI vorhersagen kann und welche Erkenntnisse Daten liefern. Das ist wichtig. Doch in der Praxis bleiben selbst die ausgefeiltesten Tools theoretisch, solange sie nicht von den Redakteuren genutzt werden, die sie am dringendsten benötigen. Die Daten befinden sich in einem System, die Inhalte in einem anderen, und die Autoren, die täglich für ihre Leser veröffentlichen, haben keine Möglichkeit, beides zu verknüpfen. Dieser Unterschied wird noch immer nicht ausreichend verstanden, und das kostet die Branche mehr, als ihr bewusst ist.
Die Verlage, die die Lücke bei der Personalisierung geschlossen haben, erreichten dies nicht durch das Hinzufügen weiterer Tools. Sie erreichten dies, indem sie Personalisierung als Workflow-Problem und nicht als Technologieproblem behandelten.
